résumé
contexte. Une bonne prise en charge de l’hyperkaliémie qui entraîne une arythmie cardiaque fatale est devenue plus importante en raison de la prévalence accrue des maladies sujettes à l’hyperkaliémie. Bien que les changements d’ondes T dans l’hyperkaliémie soient bien connus, leur utilité est discutable., Nous avons évalué dans quelle mesure les caractéristiques basées sur les ondes T des électrocardiogrammes (ECG) sont corrélées avec les niveaux de potassium sérique estimés à l’aide de données ECG provenant de la pratique clinique réelle. Méthode. Nous avons collecté des ECG à partir d’un référentiel ECG Local (MUSE™) de 1994 à 2017 et extrait les formes d’onde ECG. Sur environ 1 million de rapports, 124 238 ont été effectués dans les 5 minutes précédant ou suivant le prélèvement sanguin pour l’estimation du potassium sérique. Nous avons sélectionné au hasard 500 ECG et deux évaluateurs ont mesuré l’amplitude (T-amp) et la pente droite de l’onde T (T-right slope) sur cinq formes d’onde principales (V3, V4, V5, V6 et II)., Les corrélations linéaires de L’amp-T, de la pente droite-T et de leur caractéristique normalisée (norme-t) avec les taux sériques de potassium ont été évaluées à l’aide de L’analyse du coefficient de corrélation de Pearson. Résultat. Les coefficients de corrélation de Pearson pour les caractéristiques basées sur l’onde T avec le potassium sérique entre les deux évaluateurs étaient de 0,99 pour l’amp-T et de 0,97 pour la pente droite T. Le coefficient d’association entre l’Ampt-T, la pente droite-T et la norme-T et le potassium sérique variait de -0,22 à 0,02., Dans le sous-groupe ECG normal (ECG normal ou ECG autrement normal), il n’y avait aucune corrélation entre les caractéristiques basées sur l’onde T et le taux de potassium sérique. Conclusion. Les caractéristiques basées sur les ondes T n’étaient pas corrélées avec le taux de potassium sérique, et leur utilisation en pratique clinique réelle est actuellement limitée.
1. Introduction
L’hyperkaliémie est un dérèglement électrolytique qui peut entraîner une arythmie cardiaque fatale., Une bonne prise en charge de l’hyperkaliémie est devenue plus importante en raison de la prévalence accrue des maladies sujettes à l’hyperkaliémie, telles que le diabète sucré, les maladies coronariennes et les maladies rénales chroniques . L’hyperkaliémie et l’hypokaliémie ou les fluctuations des taux de potassium sont associées à un risque accru de mortalité et d’arythmies potentiellement mortelles . De plus, la morbidité, l’hospitalisation et le décès peuvent suivre des changements même mineurs du taux de potassium chez les patients atteints d’une maladie rénale ou cardiaque .
de nombreux médicaments clés utilisés pour le traitement de la maladie modifient les taux sériques de potassium., Les médicaments ciblés sur le système rénine-angiotensine-aldostérone ont été le pilier du traitement des maladies cardiovasculaires ou de la prévention de la progression des maladies rénales chroniques. Les huit lignes directrices du Comité national mixte recommandent les bloqueurs des récepteurs de l’aldostérone comme médicaments clés pour la prévention secondaire de l’insuffisance cardiaque, car les antagonistes de l’aldostérone peuvent réduire la mortalité due à l’insuffisance cardiaque . Cependant, il est ironique que l’utilisation d’antagonistes de l’aldostérone augmente la mortalité due à l’hyperkaliémie, ce qui souligne l’importance d’une bonne gestion de l’hyperkaliémie ., Les anti-inflammatoires Non stéroïdiens sont d’autres médicaments qui provoquent une hyperkaliémie sévère mais sont administrés sans surveillance adéquate du niveau d’électrolyte. En outre, d’autres risques sont associés aux aliments riches en potassium, qui peuvent souvent être mortels chez les patients atteints d’insuffisance rénale terminale.
on sait que les altérations de l’électrocardiogramme (ECG) sont directement associées aux taux sériques de potassium . Une hyperkaliémie légère à modérée peut entraîner un allongement de l’intervalle PR et le développement d’ondes t maximales. Une hyperkaliémie sévère peut entraîner l’élargissement du complexe QRS., Des ondes t aplaties ou inversées, une onde U, une dépression ST et un large intervalle PR sont observés chez les patients atteints d’hypokaliémie. En raison de la repolarisation ventriculaire prolongée, une onde U proéminente se produit ou un intervalle QT prolongé peut être observé lorsque des ondes U sont superposées à une onde T.
Les changements dans les schémas ECG dus à un taux élevé de potassium sont évidents dans le cadre expérimental. Cependant, de nombreuses études ont rapporté que ces modèles ne sont pas fiables cliniquement ., Certaines études antérieures ont rapporté que la performance de l’estimation du niveau de potassium à l’aide des informations ECG par les médecins était médiocre. Les sensibilités de détection de l’hyperkaliémie par deux médecins étaient de 0,43 et 0,34 ; même lorsque les sujets présentaient une hyperkaliémie modérée à sévère (taux de potassium >6,5 mmol/L), les sensibilités n’étaient que de 0,62 et 0,55. Selon un autre examen rétrospectif, les changements d’ondes T évalués par un cardiologue n’étaient pas non plus bien corrélés avec le taux de potassium sérique, et la plupart des changements d’ondes t n’étaient pas spécifiques .,
sur la base de modèles d’ondes t connus, cependant, d’autres études ont tenté de déterminer les niveaux de potassium en utilisant l’apprentissage automatique . Selon ces études portant sur des patients sous hémodialyse, les données ECG à un seul plomb (V3, V4 ou V5) sont aussi précises que les données ECG à 12 plombs avec des erreurs absolues rapportées de 0,5±0,42 et 0,46±0,39 mmol/L , respectivement. Ces études suggèrent que les schémas ECG, en particulier la forme de l’onde T, pourraient être utiles pour déterminer les niveaux de potassium sérique en milieu clinique., Cependant, ces études ont la limitation que le modèle utilisé a été développé et validé avec un nombre limité de patients (26 patients pour le développement et 19 pour la validation), et les sujets ont été limités aux patients sous hémodialyse.
de plus, au meilleur de nos connaissances, aucune étude n’a directement évalué la corrélation entre les caractéristiques basées sur les ondes T et le taux de potassium sérique dans le cadre de la pratique clinique réelle., Dans la présente étude, nous avons effectué une évaluation quantitative des ECG capturés dans la pratique clinique réelle afin de déterminer si les caractéristiques basées sur les ondes T sont utiles pour estimer le taux de potassium sérique en pratique clinique générale.
2. Méthodes
l’exigence de consentement éclairé a été levée et l’étude a été approuvée par le Conseil D’examen des établissements de L’Hôpital Universitaire Ajou (CISR) (numéro CISR AJIRB-MED-MDB-17-273). Nous n’avons utilisé que des données dépersonnalisées et analysé les informations rétrospectivement.
2.1., Source des données
Nous avons utilisé une base de données de recherche clinique qui comprenait les données démographiques des patients, les diagnostics, les prescriptions de médicaments et les résultats des tests de laboratoire extraits des dossiers de santé électroniques d’un hôpital universitaire tertiaire en Corée (Ajou University Hospital) entre septembre 1994 et décembre 2017 (Figure 1). La base de données comprenait 134 011 566 ordonnances, 32 956 672 diagnostics et 278 011 281 résultats de tests de laboratoire de 2 940 379 patients.
L’ECG se compose généralement de valeurs alphanumériques et graphiques de la forme d’onde (Figure 2(a))., Les valeurs alphanumériques comprenaient les données démographiques, le numéro d’identification du patient, la date de l’électrocardiographie et les paramètres ECG (RR, intervalles QT, etc.). Les graphiques de forme d’onde sont des données de séries chronologiques représentant les changements dans les signaux électroniques du cœur sur quelques secondes. Après que toutes les données des ECG, qui ont été stockées au format PDF dans le référentiel ECG local (système MUSE™), ont été collectées, la partie contenant la forme d’onde a été extraite et transformée au format SVG ., Par la suite, nous avons converti les coordonnées x et y des images vectorielles en une série temporelle équidistante (500 points de données par seconde, 500 Hz) par interpolation linéaire pour conserver un format de données similaire à celui obtenu directement à partir du capteur.
sur environ 1 million d’ECG collectés, 124 238 ont été obtenus dans les 5 minutes (fenêtre de temps) avant ou après le prélèvement sanguin pour l’estimation du potassium sérique. Parmi ceux-ci, nous avons sélectionné au hasard 500 ECG pour une évaluation manuelle.
2.2., Prétraitement des données
Un outil web a été développé pour mesurer l’amplitude (T-amp; la différence en millivolts (mV) entre le pic et la fin de l’onde T) et la pente droite de l’onde T (T-Pente droite; la pente à la partie la plus raide de la partie descendante de l’onde T). Cet outil nous a aidés à évaluer et à gérer efficacement les résultats de mesure de chaque signal ECG (Figure 2(b)) rapidement. L’outil affiche une forme D’onde ECG de 3 secondes, permettant à l’utilisateur de mesurer la pente T-amp et t-right., En ce qui concerne les 500 ECG sélectionnés, la pente T-amp et t-right sur les formes d’onde de cinq dérivations (V3, V4, V5, V6 et II) ont été mesurées manuellement et indépendamment par deux évaluateurs à l’aide de cet outil.
Les formes d’onde dans les ECG comprenaient généralement deux ou trois battements. Les évaluateurs ont choisi le rythme de la ligne de base qui était le plus stable et qui avait moins de bruit. T-amp et t-Pente droite ont été mesurés sur des battements sélectionnés. Les mesures des différences entre les deux évaluateurs qui étaient supérieures à la moyenne+2×Écart–type (SD) ou inférieures à la moyenne-2×SD ont été exclues de l’analyse ultérieure (Figures 2(c) et 2(d))., Le degré de corrélation entre les deux évaluateurs a été déterminé par L’analyse du coefficient de corrélation de Pearson.
2.3. Extraction de caractéristiques
Nous avons exclu les ECG, qui présentaient des divergences dans leur interprétation entre les deux évaluateurs dans une ou plusieurs pistes. Les valeurs de pente T-amp et T-droite mesurées par les deux évaluateurs ont été moyennées et utilisées comme valeurs finales de la pente T-amp et T-droite des ECG correspondants. Selon la formule suivante, qui a été utilisée pour normaliser les caractéristiques pour estimer le taux de potassium sérique dans une étude de Zachi et al.,, deux caractéristiques ont été normalisées et intégrées dans une caractéristique:
tout d’abord, nous avons mesuré ou calculé les trois caractéristiques (T-amp, T-Pente droite et t-norme) dans chaque plomb des ECG. Deuxièmement, le plomb qui avait l’onde T la plus importante (le plus grand ampli T) parmi V3, V4 et V6 et II, nommé Pt, a été sélectionné et utilisé comme caractéristique représentative de chaque ECG.
2.4. Évaluation des caractéristiques et analyse statistique
Une analyse unidirectionnelle de la variance et le test post-Hoc de Tukey ont été effectués pour évaluer la différence entre les valeurs de pente T-amp et T-droite mesurées entre différentes dérivations., Une valeur p < 0,05 a été considérée comme significative.
Nous avons évalué la corrélation linéaire entre les caractéristiques de l’onde T et le taux de potassium sérique réel à l’aide de L’analyse du coefficient de corrélation de Pearson. Pour exclure l’effet des maladies sous—jacentes, qui peuvent affecter le rythme cardiaque, nous avons effectué une analyse de sous—groupe dans laquelle seuls les résultats ECG montrant un ECG normal (n=191) ou un ECG autrement normal (n=40) – le sous-groupe ECG normal-ont été inclus. Les listes d’interprétation détaillées de L’ECG autrement normal et le nombre par interprétation sont fournis dans le tableau S1.,
MS-SQL 2017 (Microsoft Corp.) a été utilisé pour la gestion des données, et R (version 3.2.2, Foundation for Statistical Computing) a été utilisé pour le prétraitement des données et l’analyse statistique.
3. Les résultats
3.1. Les ensembles de données à analyser
la pente T-amp et t-right de 500 ECG ont été mesurés par deux évaluateurs. Les mesures entre deux évaluateurs étaient bien corrélées en termes de T-amp et de T-droite, comme le montrent les Figures 2(c) et 2(d)., Après avoir exclu les ECG qui étaient divergents entre les deux évaluateurs, les données de 330 ECG (dont 231 ECG du sous-groupe ECG normal) ont finalement été sélectionnées. Les caractéristiques de base des sujets sont présentées dans le tableau 1.
Les valeurs absolues de la pente T-amp et T-droite mesurées étaient les plus élevées dans le plomb V3 et les plus faibles dans le plomb II pour le nombre total de sujets (n=330) et pour le sous-groupe ECG normal (n=231). Les valeurs étaient significativement plus élevées dans le plomb précordial que dans le plomb II dans les deux groupes (p<0,001).
3.2., Corrélation linéaire entre les caractéristiques basées sur L’onde T et le taux sérique de Potassium
3.3. Corrélation linéaire dans le sous-groupe ECG Normal
Après avoir exclu les ECG anormaux (seulement les ECG normaux ou autrement les ECG normaux), les résultats ont montré le même schéma que ceux du nombre total D’ECG sélectionnés; semblables aux résultats dans le nombre total d’ECG, les coefficients de corrélation de Pearson de T-amp étaient positifs et ceux de t-right slope et t-norm étaient négatifs dans toutes les dérivations., Cependant, il n’y avait pas de corrélation entre les caractéristiques basées sur l’onde T et le taux de potassium sérique dans ce sous-groupe, car les valeurs des coefficients variaient de -0,17 à 0,16 (Figure 3 et Tableau 2).
4. Discussion
Cette étude a évalué directement le degré de corrélation entre la concentration de potassium dans le sang et les caractéristiques basées sur les ondes T des ECG. Les caractéristiques basées sur les ondes T examinées manuellement des ECG menées dans la pratique quotidienne ne sont pas corrélées avec le taux de potassium sérique. De plus, dans le sous-groupe ECG normal, nous n’avons détecté aucune corrélation.,
dans cette étude, la pente T-amp et T-droite des formes d’onde de cinq dérivations (V3, V4, V5, V6 et II) ont été sélectionnées et évaluées. Les formes d’onde des quatre dérivations (V3-V6) ont été utilisées dans des études antérieures pour estimer le taux de potassium sérique. Le plomb II est le plus couramment utilisé dans la surveillance des patients. Ainsi, nous avons cherché à évaluer la possibilité d’appliquer les caractéristiques d’une clinique où les patients sont surveillés, comme dans une unité de soins intensifs.,
le modèle de valeurs, qui a été extrait en tant que caractéristiques (T-amp et t-Pente droite du plomb II, V3, V4, V5 et V6), a montré des modèles bien connus. On sait que l’amplitude de l’onde T est maximale dans le plomb V3 . En outre, l’onde T dans le précordiale conduit (<10 mm ou <1 mV) est généralement supérieur à celui de la branche (<5 mm ou 0,5 mV) conduit ., Dans nos résultats, seulement moins de 2% dans le groupe total de patients (6 dans le plomb II, 5 dans le plomb V3, 5 dans le plomb V4, 1 dans le plomb V5 et 0 dans le plomb V6 parmi 330 ECG) et dans le sous-groupe des ECG normaux (2 dans le plomb II, 4 dans le plomb V3, 1 dans le plomb V4, 0 dans le plomb V5 et 0 dans le plomb V6 parmi 231 ECG normaux) dépassaient respectivement 0,5 mV dans le plomb des membres ou 1 mV dans le plomb précordial., De plus, la valeur moyenne de l’Ampt-t mesuré était la plus élevée dans V3 et celle des dérivations précordiales était significativement plus élevée que celle de la dérivation du membre (lead II) dans l’analyse unidirectionnelle de la variance et dans le test post-Hoc de Tukey (p<0,001). Cela pourrait signifier que les valeurs extraites sont fiables et pourraient être utilisées pour une analyse plus approfondie.
semblables aux résultats de recherches antérieures menées en milieu clinique, les caractéristiques basées sur les ondes T n’avaient pas de relation claire avec le taux de potassium sérique., Selon une étude antérieure, des changements dans le schéma ECG, qui suggèrent une hyperkaliémie, ont été notés chez seulement 46% des patients dont le taux de potassium variait entre 6 et 9,3 mEq/L. Plusieurs autres rapports de cas ont également étayé la conclusion selon laquelle les changements importants de L’ECG ne sont pas liés à des niveaux de potassium nettement élevés . En outre, les patients que nous rencontrons dans la pratique quotidienne ont divers facteurs de confusion, tels que les médicaments, les comorbidités et les données démographiques., Parce que ces facteurs confondants peuvent modifier les données ECG, ils rendent la découverte de schémas clairement associés au taux de potassium sérique plus difficile. Pour cette raison, les sensibilités de détection de l’hyperkaliémie par deux médecins dans un service d’urgence étaient très faibles à 0,43 et 0,34 .
dans l’analyse de sous-groupe de L’ECG normal ou de L’ECG autrement normal, les résultats ont montré le même schéma d’absence de corrélation entre les caractéristiques de l’onde T et le taux de potassium sérique. Nous pensons que cela ne peut pas être dû à une contamination par des ECG anormaux., Bien que nous ayons appliqué sélectivement le modèle de détermination du taux de potassium sérique à L’ECG normal, il pourrait être difficile d’obtenir des performances fiables.
Zachi et coll. on a également tenté d’estimer le taux de potassium sérique en fonction des caractéristiques de l’onde T, et la performance d’estimation a diminué lorsque le modèle développé a été appliqué à un autre groupe de test indépendant . Une performance plus élevée a été observée lorsque le modèle d’estimation a été appliqué aux patients qui ont été utilisés pour le développement du modèle, mais à des moments différents., Cette constatation suggère que les modèles ECG uniques sont causés par des caractéristiques différentes de chaque patient; par conséquent, un modèle personnalisé plutôt qu’un modèle qui peut être généralement appliqué devrait être développé.
l’approche d’apprentissage profond pourrait être un modèle alternatif. L’apprentissage en profondeur, un modèle d’apprentissage automatique, est apparu comme la conception la plus populaire dans diverses applications, y compris la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel., En particulier, les réseaux neuronaux convolutionnels peuvent agir comme des extracteurs de caractéristiques à partir de données même en l’absence de connaissance préalable du domaine , et le modèle de réseau neuronal récurrent identifie les dépendances temporelles dans les problèmes de séries chronologiques . L’extraction de fonctionnalités et les dépendances temporelles peuvent être efficacement capturées en combinant les deux modèles. Si le modèle basé sur l’apprentissage profond est utilisé, des fonctionnalités plus diverses et plus complexes peuvent être extraites de L’ECG.
notre étude a quelques limites., Tout d’abord, T-amp et t-Pente droite ont été mesurées manuellement plutôt que automatiquement parce qu’il y a eu des problèmes avec la détermination de la fin de l’onde T. Étant donné que la fin de l’onde T transite très lentement autour du signal, la localisation de la fin de l’onde T est l’un des problèmes les plus difficiles dans l’évaluation de la forme d’onde ECG . En faisant effectuer les mesures par deux évaluateurs indépendants et en n’utilisant que des résultats concordants, nous avons tenté d’assurer la fiabilité de nos résultats. Deuxièmement, la longueur de la forme d’onde utilisée dans l’étude est court (environ 3 secondes)., Nos données peuvent être relativement limitées et moins tolérantes au bruit ou aux artefacts. Enfin, nous n’avons pas pris en compte d’autres schémas ECG, tels que l’élargissement du QRS ou l’aplatissement de l’onde P, qui peuvent également être observés dans l’hyperkaliémie. Cependant, le changement d’onde T est connu comme le signe le plus représentatif et le plus précoce de l’hyperkaliémie.
5., Conclusions
comme le montrent les résultats de recherches précédentes, notre étude a également montré que les caractéristiques basées sur les ondes T n’étaient pas corrélées avec les niveaux de potassium sérique dans la pratique clinique réelle dans la population coréenne; même dans le sous-groupe ECG normal, nous n’avons pu détecter aucune corrélation. Par conséquent, l’utilisation de ces caractéristiques dans l’estimation du taux de potassium sérique en pratique clinique réelle est très limitée.
disponibilité des données
Les données de mesure des caractéristiques basées sur les ondes T utilisées pour étayer les conclusions de cette étude sont incluses dans le fichier de renseignements supplémentaires.,
les Conflits d’Intérêts
Les auteurs déclarent n’avoir aucun conflit d’intérêt.
Remerciements
cette recherche a été soutenue par des subventions du projet Korea Health Technology R&D par L’intermédiaire de L’Institut coréen de développement de l’industrie de la santé (KHIDI), financé par le Ministère de la santé& Welfare, République de Corée (subventions nos HI16C0982 et HI17C0970).